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DBMS > FatDB vs. InfluxDB vs. Postgres-XL vs. PouchDB

Vergleich der Systemeigenschaften FatDB vs. InfluxDB vs. Postgres-XL vs. PouchDB

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines
NameFatDB  Xaus Vergleich ausschliessenInfluxDB  Xaus Vergleich ausschliessenPostgres-XL  Xaus Vergleich ausschliessenPouchDB  Xaus Vergleich ausschliessen
Das Unternehmen FatDB/FatCloud hat im Februar 2014 seine Tätigkeit beendet. FatDB wurde eingestellt und erscheint deshalb nicht mehr im Ranking.
KurzbeschreibungEin .NET NoSQL DBMS, das in SQL Server integriert werden kann.DBMS for storing time series, events and metricsBasiert auf PostgreSQL und ist um Clusterfähigkeiten (scale out) erweitert.JavaScript DBMS mit einem von CouchDB inspirierten API
Primäres DatenbankmodellDocument Store
Key-Value Store
Time Series DBMSRelational DBMSDocument Store
Sekundäre DatenbankmodelleSpatial DBMS infowith GEO packageDocument Store
Spatial DBMS
DB-Engines Ranking infomisst die Popularität von Datenbankmanagement- systemenranking trend
Trend Chart
Punkte26,56
Rang#28  Overall
#1  Time Series DBMS
Punkte0,52
Rang#256  Overall
#117  Relational DBMS
Punkte2,35
Rang#116  Overall
#22  Document Stores
Websitewww.influxdata.com/­products/­influxdb-overviewwww.postgres-xl.orgpouchdb.com
Technische Dokumentationdocs.influxdata.com/­influxdbwww.postgres-xl.org/­documentationpouchdb.com/­guides
EntwicklerFatCloudApache Software Foundation
Erscheinungsjahr201220132014 infoseit 2012, ursprünglich genannt StormDB2012
Aktuelle Version2.7.5, Jaenner 202410 R1, Oktober 20187.1.1, Juni 2019
Lizenz infoCommercial or Open SourcekommerziellOpen Source infoMIT-License; commercial enterprise version availableOpen Source infoMozilla public licenseOpen Source
Ausschließlich ein Cloud-Service infoNur als Cloud-Service verfügbarneinneinneinnein
DBaaS Angebote (gesponserte Links) infoDatabase as a Service

Providers of DBaaS offerings, please contact us to be listed.
ImplementierungsspracheC#GoCJavaScript
Server BetriebssystemeWindowsLinux
OS X infothrough Homebrew
Linux
macOS
Serverlos, benötigt eine JavaScript Umgebung (Browser, Node.js)
Datenschemaschemafreischemafreijaschemafrei
Typisierung infovordefinierte Datentypen, z.B. float oder datejaNumeric data and Stringsjanein
XML Unterstützung infoVerarbeitung von Daten in XML Format, beispielsweise Speicherung von XML-Strukturen und/oder Unterstützung von XPath, XQuery, XSLTneinja infoXML type, but no XML query functionalitynein
Sekundärindizesjaneinjaja infoüber Views
SQL infoSupport of SQLnein infoÃœber Integration mit SQL ServerSQL-like query languageja infodistributed, parallel query executionnein
APIs und andere Zugriffskonzepte.NET Client API
LINQ
RESTful HTTP API
RPC
Windows WCF Bindings
HTTP API
JSON over UDP
ADO.NET
JDBC
native C library
ODBC
streaming API for large objects
HTTP REST infoonly for PouchDB Server
JavaScript API
Unterstützte ProgrammiersprachenC#.Net
Clojure
Erlang
Go
Haskell
Java
JavaScript
JavaScript (Node.js)
Lisp
Perl
PHP
Python
R
Ruby
Rust
Scala
.Net
C
C++
Delphi
Erlang
Java
JavaScript (Node.js)
Perl
PHP
Python
Tcl
JavaScript
Server-seitige Scripts infoStored Proceduresja infoÃœber Applikationenneinbenutzerdefinierte FunktionenView Functions in JavaScript
Triggersja infoÃœber Applikationenneinjaja
Partitionierungsmechanismen infoMethoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen KnotenShardingSharding infoin enterprise version onlyhorizontale PartitionierungSharding infomit couchdb-lounge, einem proxy-basierten Framework für CouchDB
Replikationsmechanismen infoMethoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knotenfrei wählbarer Replikationsfaktorfrei wählbarer Replikationsfaktor infoin enterprise version onlyMulti-Source Replikation infoauch mit CouchDB Datenbanken
Source-Replica Replikation infoauch mit CouchDB Datenbanken
MapReduce infoBietet ein API für Map/Reduce Operationenjaneinneinja
Konsistenzkonzept infoMethoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten SystemEventual Consistency
Immediate Consistency
Immediate ConsistencyEventual Consistency
Fremdschlüssel inforeferenzielle Integritätneinneinjanein
Transaktionskonzept infoUnterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren DatenmanipulationenneinneinACID infoMVCCnein
Concurrency infoUnterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationenjajaja
Durability infoDauerhafte Speicherung der Datenjajajaja infomittels IndexedDB, WebSQL oder LevelDB
In-Memory Unterstützung infoGibt es Möglichkeiten einige oder alle Strukturen nur im Hauptspeicher zu haltenja infoDepending on used storage engineneinja
Berechtigungskonzept infoZugriffskontrollenein infoSecurity Layer kann über Applikationen implementiert werdenEinfache Rechteverwaltung mit BenutzeraccountsBenutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standardnein
Weitere Informationen bereitgestellt vom Systemhersteller
FatDBInfluxDBPostgres-XLPouchDB
Specific characteristicsInfluxData is the creator of InfluxDB , the open source time series database. It...
» mehr
Competitive advantagesTime to Value InfluxDB is available in all the popular languages and frameworks,...
» mehr
Typical application scenariosIoT & Sensor Monitoring Developers are witnessing the instrumentation of every available...
» mehr
Key customersInfluxData has more than 1,900 paying customers, including customers include MuleSoft,...
» mehr
Market metricsFastest-growing database to drive 27,500 GitHub stars Over 750,000 daily active instances
» mehr
Licensing and pricing modelsOpen source core with closed source clustering available either on-premise or on...
» mehr
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Time Series, InfluxDB, and Vector Databases
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Wir laden Vertreter der Systemhersteller ein uns zu kontaktieren, um die Systeminformationen zu aktualisieren und zu ergänzen,
sowie um Herstellerinformationen wie Schlüsselkunden, Vorteile gegenüber Konkurrenten und Marktmetriken anzuzeigen.

Zugehörige Produkte und Dienstleistungen

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Weitere Ressourcen
FatDBInfluxDBPostgres-XLPouchDB
DB-Engines Blog Posts

Why Build a Time Series Data Platform?
20. Juli 2017, Paul Dix (guest author)

Time Series DBMS are the database category with the fastest increase in popularity
4. Juli 2016, Matthias Gelbmann

Time Series DBMS as a new trend?
1. Juni 2015, Paul Andlinger

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New kids on the block: database management systems implemented in JavaScript
1. Dezember 2014, Matthias Gelbmann

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Building an Offline First App with PouchDB — SitePoint
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